Variability in ADHD Care in Community-Based Pediatrics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although many efforts have been made to improve the quality of care delivered to children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in community-based pediatric settings, little is known about typical ADHD care in these settings other than rates garnered through pediatrician self-report. METHODS: Rates of evidence-based ADHD care and sources of variability (practice-level, pediatrician-level, patient-level) were determined by chart reviews of a random sample of 1594 patient charts across 188 pediatricians at 50 different practices. In addition, the associations of Medicaid-status and practice setting (ie, urban, suburban, and rural) with the quality of ADHD care were examined. RESULTS: Parent- and teacher-rating scales were used during ADHD assessment with approximately half of patients. The use of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders criteria was documented in 70.4% of patients. The vast majority (93.4%) of patients with ADHD were receiving medication and only 13.0% were receiving psychosocial treatment. Parent- and teacher-ratings were rarely collected to monitor treatment response or side effects. Further, fewer than half (47.4%) of children prescribed medication had contact with their pediatrician within the first month of prescribing. Most variability in pediatrician-delivered ADHD care was accounted for at the patient level; however, pediatricians and practices also accounted for significant variability on specific ADHD care behaviors. CONCLUSIONS: There is great need to improve the quality of ADHD care received by children in community-based pediatric settings. Improvements will likely require systematic interventions at the practice and policy levels to promote change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».